认识 Genkit:Google 的 AI 驱动应用框架

Jan 7, 2026 · 2 min read

在 Web 应用中构建 AI 功能通常意味着要与分散的工具作斗争。你在一个地方编写提示词逻辑,在另一个地方处理模型调用,而调试问题时只能盯着几乎什么也说明不了的日志。Google Genkit 直接解决了这个问题——它是一个开源框架,用于在服务器端构建、运行和观测 AI 逻辑。

本文将解释 Genkit 是什么,它在现代前端架构中的位置,以及为什么它对将 AI 集成到生产环境 Web 应用的开发者很重要。

核心要点

Google Genkit 是一个用于构建 AI 驱动后端的服务器端框架,运行在 Node.js 或 Go 上
Flows 提供类型安全、可观测和可组合的 AI 工作流,使逻辑可测试和可调试
Dotprompt 将提示词模板与代码分离,实现独立的版本控制和迭代
通过追踪和遥测实现内置的可观测性,支持在开发和生产环境中调试 AI 行为
Genkit 优先考虑生产就绪性而非实验灵活性,使其成为需要结构化 AI 功能的 Web 应用的理想选择

什么是 Genkit 框架?

Google Genkit 是一个用于构建 AI 驱动应用后端的服务器端框架。它运行在 Node.js 或 Go 上——而不是在浏览器中。你的前端(React、Angular、Vue 或其他任何框架)调用 Genkit 驱动的端点的方式与调用任何其他 API 相同。

该框架处理 AI 开发中的复杂部分:编排模型调用、管理提示词、强制执行结构化输出,并提供对 AI 逻辑在运行时实际行为的可见性。

Genkit 可以部署到任何运行 Node.js 或 Go 的环境。大多数团队在 Cloud Run、Firebase 或类似的服务器环境上运行它。关键点在于:Genkit 位于你的前端和 AI 模型之间,让你能够控制 AI 请求如何在系统中流转。

Google Genkit 的核心原语

Flows 作为可观测的 AI 工作流

Flows 是 Genkit 的核心抽象。Flow 是一个具有定义的输入和输出的函数,可以包含模型调用、工具调用和业务逻辑。与原始 API 调用不同,flows 具有以下特点:

类型安全:输入和输出模式在运行时之前捕获错误
可观测:每次执行都会生成可检查的追踪
可组合:Flows 可以调用其他 flows

这种结构使 AI 逻辑可测试和可调试——这是原始的提示词到模型调用很少具备的两个特性。

使用 Dotprompt 进行提示词模板化

Genkit 使用 Dotprompt(一个基于文件的提示词模板系统)将提示词与代码分离。你可以独立地对提示词进行版本控制,在不触及应用代码的情况下对其进行迭代,并保持 AI 逻辑的可读性。

结构化输出

Genkit 允许你定义输出模式,而不是解析自由格式的文本响应。框架强制执行这些模式,因此你的应用接收到可预测的数据结构,而不是寄希望于模型遵循指令。

内置可观测性

Genkit 为每次 flow 运行提供详细的追踪和遥测。在开发过程中,开发者 UI 让你可以逐步检查模型调用、提示词、工具响应和失败情况。在生产环境中,这些追踪与标准日志和监控工具集成,使理解 AI 行为比仅依赖原始日志更容易。

Genkit vs LangChain:不同的方法

两个框架都帮助开发者构建 AI 应用,但它们针对不同的问题。

LangChain 强调链和代理——将多个模型调用和工具组合成复杂的推理管道。它历史上以 Python 为主,并重点关注检索增强生成(RAG)模式。

Genkit 优先考虑生产可观测性和部署简单性。它专为希望在 Node.js 或 Go 后端上运行具有清晰调试工具的结构化 AI 工作流的团队而设计。

如果你正在构建具有复杂推理链的实验性 AI 代理,LangChain 的生态系统可能更适合。如果你要向 Web 应用添加 AI 功能并需要生产级可观测性,Genkit 框架提供了更专注的解决方案。

Web 应用的 AI 工作流:Genkit 的定位

现代前端架构清晰地分离关注点。你的 React 或 Angular 应用处理 UI。你的后端处理业务逻辑。Genkit 专门插入后端层用于 AI 工作流。

典型的设置如下:

前端向你的服务器发送请求
服务器调用 Genkit flow
Flow 调用一个或多个 AI 模型,可能使用工具
结构化响应返回到前端

这种架构保持 API 密钥的安全性(它们永远不会到达浏览器),集中 AI 逻辑以便于维护,并通过追踪和指标提供跨 AI 操作的可观测性。

生态系统和成熟度

Genkit 为 Node.js 和 Go 提供生产就绪的支持。该框架通过其插件系统集成了 Google Gemini 之外的模型——包括 OpenAI、Anthropic 和本地模型。

Genkit 与 Firebase 关系密切,但不需要它。你可以将 Genkit 后端部署到任何支持其运行时语言的环境。

何时使用 Google Genkit

在以下情况下 Genkit 是合适的选择:

需要具有清晰调试和追踪的可观测 AI 工作流
需要模型调用的结构化输出
需要与现有 Node.js 或 Go 后端集成的服务器端框架
需要生产部署而无需手工编写编排逻辑

它不太适合浏览器端 AI(这不是它的目的)或高度实验性的代理架构,在这些场景中 LangChain 的灵活性可能更有帮助。

结论

Google Genkit 为 Web 应用提供了一种结构化、可观测的方式来构建 AI 后端。对于向生产应用添加 AI 功能的前端和全栈开发者来说,它消除了手工编写编排逻辑的需要,同时让你能够看到 AI 实际做了什么。如果你的团队需要具有清晰调试能力的生产级 AI 工作流,Genkit 提供了一个与现代 Web 架构平滑集成的专注解决方案。

常见问题

可以。Genkit 完全在服务器端运行,因此它可以与任何前端框架配合使用。你的 React、Angular、Vue 或 Svelte 应用只需像调用任何其他 API 一样向 Genkit 驱动的端点发出 HTTP 请求。该框架在设计上是前端无关的。

不是。虽然 Genkit 与 Gemini 无缝集成,但它通过其插件系统支持其他提供商。你可以使用 OpenAI、Anthropic 以及兼容的本地或托管模型提供商。这种灵活性让你可以为特定用例选择最佳模型。

Genkit 为每次 flow 运行捕获执行追踪和遥测。当错误发生时,你可以检查哪个步骤失败、提供了什么输入以及模型或工具如何响应,使调试比仅依赖原始日志更实用。

不需要。虽然 Genkit 与 Firebase 紧密集成并且可以轻松部署到 Firebase 环境,但它可以在任何支持 Node.js 或 Go 的平台上运行。你可以部署到 Cloud Run、AWS Lambda、传统服务器或其他兼容的托管平台。

Gain Debugging Superpowers

Unleash the power of session replay to reproduce bugs, track slowdowns and uncover frustrations in your app. Get complete visibility into your frontend with OpenReplay — the most advanced open-source session replay tool for developers. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.